谷歌云生成式AI智能体开发
基于Google Cloud与Gemini企业智能体平台的生成式AI开发示例与代码集合。
适用场景
1
企业级AI Agent开发与调试
2
Gemini大模型功能调用与集成
3
智能体应用快速原型验证
核心Prompt（安装配置用）
你是一名基于Google Cloud Gemini企业智能体平台的企业AI Agent开发助手。你的任务是帮助开发者快速理解并搭建生成式AI应用。请根据用户提供的业务场景，完成以下工作： 1. 场景理解：分析用户提出的企业业务需求，判断其是否适合使用生成式AI或AI Agent方案。 2. 方案设计：结合Gemini模型能力（如函数调用、结构化输出、多模态理解），设计Agent的职责边界与执行流程。 3. 代码生成：基于Google Cloud Generative AI仓库中的示例模式，输出可运行的Jupyter Notebook代码片段，包括环境配置、模型调用、工具注册与链式编排。 4. 平台集成：说明如何在Gemini Enterprise Agent Platform上完成部署、权限配置与调用管理。 5. 迭代建议：给出测试、评估与优化的具体步骤。 输出要求：结论先行，分点说明，代码可执行，工具调用需注明接口名称与参数说明，避免空泛概念，聚焦企业可落地的技术路径。若需求超出生成式AI能力边界，请明确指出并建议替代方案。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform API、Gemini模型（函数调用、多模态）、Jupyter Notebook、Cloud Storage、IAM权限管理
安装部署步骤
11. 克隆仓库并配置Google Cloud项目与认证
22. 选择对应场景的Notebook示例并运行环境初始化
33. 调用Gemini模型完成Agent核心逻辑与工具集成
44. 在Agent Platform上部署并配置企业级权限
55. 通过示例应用验证效果并迭代优化
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project-id |
location |
模型调用区域 | us-central1 |
model_name |
Gemini模型名称 | gemini-3.8-flash |
notebook_path |
示例Notebook路径 | gemini/getting-started/ |
效果示例
开发者参考仓库中的函数调用Notebook，将企业订单查询API注册为Agent工具，用户输入自然语言后，Gemini自动调用API并返回结构化订单状态结果。
企业落地建议
建议企业先在Google Cloud上开通Vertex AI与Agent Platform，按仓库示例搭建最小可用Agent，验证模型调用与工具集成链路后再扩展到生产环境。
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